임상데이터 및 임상의학의 이해 PDF

임상데이터 및 임상의학의 이해 (Understanding Clinical Data and Clinical Medicine) 정 재 연 아주대학교 의과대학 소화기내과학교실 임상의사 배출과정 한국에서 의사가 되는 방법 1) 의과대학에 입학해 예과 2년, 본과 4년의 교육 과정을 마치고 졸업(의...

임상데이터 및 임상의학의 이해 (Understanding Clinical Data and Clinical Medicine) 정 재 연 아주대학교 의과대학 소화기내과학교실 임상의사 배출과정 한국에서 의사가 되는 방법 1) 의과대학에 입학해 예과 2년, 본과 4년의 교육 과정을 마치고 졸업(의학학사) 2) 4년제 대학을 졸업한 뒤 의학전문대학원에 입 학해 의학과 본과 4년의 교육과정(의무석사) 의사면허 소지자의 80% 이상은 인턴(1년)과 레 지던트(3~4년) 과정을 거쳐 전문의 자격 취득 의사면허를 취득하자마자 개업하는 의사는 보통 '일반의사(GP·General Physician)’ 인턴제는 한때 폐지가 논의됐지만 현재는 흐지부 지 의과대학 교과과정 読み込み中… 인간 사회 의료 교육과정 시간표. 서울대학교 의과대학 의과대학 교과과정 의과대학 교과과정. 울산대학교 의과대학  의사국가시험 読み込み中… 필기시험: 전과목 총점의 60퍼센트 이상, 매 과목 40퍼센트 이상을 득점한 자 실기시험: 의과대학 교수로 구성된 합격선 심의 위원회에서 결정된 합격점수 이상 득점한 자  전문의 및 임상교수 배출과정 인턴: 각 과를 돌면서 그 과에 대한 지식을 익히는데 피뽑기·소독하기·수술 준비하기· 환자명단 관리 등의 업무를 주로 함 레지던트 - 1,2년차: 주로 입원환자를 맡아 환자의 치료와 불편사항을 해결. 차트작성 - 3,4년차: 집도의(교수) 수술을 보조하거나 1~2년 차 후배들을 감독하고 교육. 외래진료 와 함께 작은 수술은 직접 집도하기도 함 # 수술하는 과는 수술방에 들어가 보조로 일하기도 전임의 진료(임상)교수 조교수 부교수 교수 : 보통 10~15년 임상의학 과목 종류 병원진료 프로세스  The evolution of health information software in Korea Order Communication System (OCS): A prescription delivery system. It computerizes most processes, including administration, treatment, prescribing, and receipt PACS (Picture Archiving and Communication System): A medical imaging information system. A system that integrates the storage, reading, and retrieval of medical imaging information EMR (Electronic Medical Record): An electronic medical record. A system that is an evolution of OCS and stores all of a patient's records, such as treatment results and progress, in addition to the doctor's prescription information  Hospital Information System Healthcare: electronic medical records (EMR), ordering systems (OCS), and picture information systems (PACS) Strategic Management: Enterprise Data Warehouse (EDW), Financial Information System (FIS), etc Administrative: Office administration system(원무행정), logistics management 読み込み中… system(물류관리), workflow system, etc.  Hospital Information System 의료서비스를 제공하는 병원이 전산시스템을 통합적으로 관리하기 위해 진료, 간호, 행정, 재정, 물류, 법제 및 인사와 같은 처리를 전산화한 시스템 의료진과 병원 행정가들에게 병원의 행정적 부담을 감소시키고, 환자들에게 보 다 빠른 의료서비스를 제공 디지털화된 의료데이터가 기하급수적으로 축적 병원의 데이터를 이용해 인공지능을 활용한 솔루션과 임상의사결정지원시 스템(Clinical Decision Support System)을 개발, 병원정보시스템의 데이터 를 스마트폰과연동하여 모바일 병원정보시스템이 구현  처방전달시스템 (OCS) 처방을 중심으로 진료와 진료 지원 및 원무행정부서 간에 정보를 전달하는 일련의 과정 을 전산화한 시스템 의료진이 처방에 관한 정보를 입력 및 수정하여, 당사자에게 빠르게 전달 처방은 의사에 의해 수행되며, 간호사는 처방에 따라 간호업무를 수행 검사부서: 전달된 지시에 따라 검사를 시행하고 검사결과를 의사에게 회신하다 약사: 전달된 처방전에 따라 약을 지어 각 병동으로 약을 전달하고 각 병동의 간호사는 처방된 약을 실제 투약 진료비가 자동으로 계산되고, 물류 정보 또한 자동 업데이트. 보험 청구에 관련된 일련 의 프로세스 진행  전자의무기록(EMR) 환자의 인구학적 특징, 환자의 상태, 검사결과, 처방, 수술, 간호 등에 관한 진료와 직결된 상황뿐만 아니라, 진료의뢰, 진단서, 동의서 등 진료로 인해 파생된 부대행 위, 진료비, 보험청구 등과 파생된 다양한 문서를 포함 해당 임상과의 특별한 진료 지원을 위해 다양한 서식이 필요 예) 소화기내과의 경우, 대장내시경과 위내시경 검사정보를 기술하기 위해 각각 별도의 서식을 갖춤 같은 진료를 하더라도 의사의 특성에 따라 서식이 조금씩 달라지기도 진료과정에서 입력되는 다양한 EMR 서식에는 정형화된 형식보다는 자유 형식의 자연 어를 사용하는 경우가 많다 병원마다 수백~수천 개에 이르는 형식을 하나의 틀로 통합하는 것이 필요  영상정보교환시스템 (PACS) X-ray, CT, MRI, 초음파 등의 영상을 저장하고 열람하기 위한 시스템 영상정보교환시스템은 DICOM이란 국제규격으로 비교적 잘 정리 의료 인공지능 분야에 가장 많이 사용되는 데이터 1) 라벨링만 잘 되어 있다면 어떤 특정한 분야의 의학적 지식없이 전산학적 지식만으 로도 충분히 개발 가능 2) EMR과 OCS에 입력되는 데이터는 의사의 주관적 개입을 많이 요구 3) EMR 데이터와 같이 복잡한 의학용어를 고려할 필요가 없으며, 영어와 한글이 복 잡하게 연결된 자연어처리를 할 필요도 없어, 비교적 개발하는 방법이 다른 데이터에 비해 쉬운 편  임상 데이터웨어하우스 (Clinical Datawarehouse, CDW) 데이터를 만드는 데 추가적 비용이 들지 않고, 자신이 진료한 환자이기 때문에 환자의 특성을 가장 잘 파악할 수 있으며, 개인정보 비식별 조치를 하면 환자의 추가 동의 없이 연구 과거에는 의료진이 환자데이터를 분석하기 위해서 직접 차트를 리뷰하거나, 병원 전산 실 직원의 도움을 받아 원하는 데이터를 수집 。 合! CDW(Clinical Data Warehouse)로 손쉽게 의사가 직접 진료 데이터를 수집 및 분석 쉽고 편리한 작업을 위해 비즈니스 인텔리젼스(BI)를 제공: 의사가 전산 언어를 배우지 않아도 쉽고 편리하게 임상데이터 를 수집, 조작 및 분석 Healthcare data JAMA. 2014;311(24):2479-2480 정형화 정도에 따른 의료 데이터의 분류  임상데이터 (clinical data) 의료기관이 환자를 진료하면서 생성하는 data 가장 상세하면서도 다양한 데이터, 제일 중요한 데이터 ex) 딥러닝에서 가장 주목받고 있는 의료 영상 데이터 진단, 투약, 각종 검사(혈액, 영상, 병리… ) 결과, 수술, 입원, 외래, 응급..  ICD EMR 데이터의 현실 ー ー KCD 환자들의 진단명이 제대로 되어 있지 않다 대부분 text 수없이 많은 약어: 심지어 같은 약어인데 진료과마다 (심지어 의사마다) 다른 뜻으로 씀 검색도 힘들고, 재활용은 더 힘들다 Data가 100% 정확하지 않다: ex) 몸무게가 1000 kg인 사람, 성인인데 키가 15cm인 사람 등등.. 많은 오류 “If someone gives you clean data from the electronic health record, that data is NOT correct” Atul Butte --> EMR/OCS 개선을 통한 data 정제작업이 필요!!  EMR 활용을 위한 솔루션 의무기록 구조화 (표준화) : 여러 명이 사용할 표를 만들기 위해서 필요한 항목을 정의하고, 각 항목에 어떤 값을 넣는 지 약속하는 것 데이터가 표준화되고, 오류가 사전에 예방 - 용어 사용의 모호성/중의성 해결 1)같은 용어를 진료과마다 다른 의미로 사용하는 것 예방 2)같은 질병을 기관마다 다양하게 표현하더라도 통합 가능 - 컴퓨터 처리가 가능한 명확한 해석 기준 제공 - 데이터 입력 오류 방지  EMR 활용을 위한 솔루션 자연어처리 (Natural Language Processing), 텍스트 마이닝 # 국내 EMR 기록에서 NLP가 어려운 이유 - 통일되지 않은 약어: 컴퓨터 이해 불가 - 전문 의학 용어: 많은 knowledge 필요 - 한글 의무 기록의 특성: phrase (구문) not sentence (문장) - 영어와 한글이 혼합된 text - 쓸만한 한국어 NLP tool 부재 Regular expression: 특정한 규칙을 가진 문자열의 집합을 표현하는 데 사용하는 형식 언어. 많은 텍스트 편집기와 프로그래밍 언어에서 문자열의 검색과 치환을 위해 지원 ex) 병리기록지는 semi-structured 표준화 관리시스템  보험청구 데이터 (claim data) 환자가 병원에 가서 진료를 보면 병원이 환자 부담금은 환자로부터 직접 받고, 나머지 보험 부담금 부분은 건강보험심사평가원(이하 심평원)에 청구를 하면, 심평원이 해당 보험 청구를 심사한 이후, 심사를 통과하면 국민건강보험공단(이하 건보)에서 해당 비 용을 의료기관에 제공해 주는 형태 심평원에서 운영하는 보건의료빅데이터개방시스템 , 건보 국민건강보자료 공유 서비스 등을 이용한 연구가 아주 활발하게 진행 보건의료빅데이터개방시스템 국민건강보험자료 공유서비스  의료영상데이터 CT/MR, 초음파, 내시경, 디지털 pathology, 피부사진, 망막사진 등 PACS (Picture Archiving and Communication System)에 저장 CT/MR 같은 still image는 DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) 표준을 따름 영상데이터-초음파 영상데이터-MRI 読み込み中… Ai implementation in radiology Ai implementation in radiology 내시경 스틸 이미지 및 annotation 예시  신체사진 거미 모양 붉은 점 손바닥 붉은 반점 여성형 유방 복수 하지 부종  생체신호 데이터 수집 시스템 SU Neurological ICU Trauma ICU TICU – 30 beds Medical ICU ER - 17 beds TOR / T-bay NCUB – 6 beds SU – 6 beds Surgical ICU Emergency ICU 59 beds ER SICU – 23 beds MICU – 19 beds TICU – 10 beds TOR/Tbay – 3/2 beds EICU – 20 beds Waveform Numeric 77 beds ECG HR Respiration RR PPG PR Total 136 beds CO2 BP Information Management Center CVP SPO2 in AUMC ABP EtCO2 … … 고품질 12-lead 심전도 데이터베이스 구축 トロスβ ス 1 0# 容長 Deep learning and EKG Europace. 2021 Aug; 23(8) Research data (including clinical trial data) 연구를 통해서 생성된 건강관련 데이터 1) 기초의학 실험실이나 생물학관련 실험실에서 생성한 데이터 (논문 데이터) 2) 신약 개발을 위한 임상시험 데이터 - 미국 FDA의 ClinicalTrial.gov나 EU Clinical Trials Register에 등록 -미국의 경우 해당 표준이 CDISC (Clinical Data Interchange Standards Consortium)  Patient Generated Health Data (PGHD) health-related data created, recorded, or gathered by or from patients (or family members or other caregivers) to help address a health concern. PGHD include, but are not limited to: health history, treatment history, biometric data, symptoms, lifestyle choices Smart health / digital health를 통해 생성되는 데이터 자가 혈당 측정, 평상시에 뭘 먹고, 얼마나 운동을 하는지, 어떤 생각을 하는지.. 등 살아가면서 만들어 내는 거의 모든 데이터들 C 4M ( 読 Moniter ) Smartwatch에서 측정한 심전도를 이용한 AI 기반 심근경색 진단 의료데이터로 성장하는 병원의 미래 바이오빅데이터를 활용한 정밀의료 실현 경청해 주셔서 감사합니다